检索结果-南通市图书馆

机器人 2018年第5期40卷 704-711,761页

作者：朱齐丹纪勋王靖淇蔡成涛哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

针对移动机器人平均路标向量(ALV)的算法性能受自然路标影响较大的问题,提出了一种优化算法.在利用图像特征检测与匹配手段,如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速鲁棒特征)等,来获得自然路标的前提下,优化算法首先对原始的ALV算法进行... 详细信息

针对移动机器人平均路标向量(ALV)的算法性能受自然路标影响较大的问题,提出了一种优化算法.在利用图像特征检测与匹配手段,如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速鲁棒特征)等,来获得自然路标的前提下,优化算法首先对原始的ALV算法进行了过程拆解,获得归航子向量;然后利用统计学理论对归航子向量的贡献度进行调整,并剔除误匹配路标;最后将带有权值信息的归航子向量重新整合,获得指向目标位置的归航向量.实验表明,优化的ALV算法有效地提高了自然路标的整体精度,保证了路标的对应性,从而提高了ALV算法的准确性,使机器人可以以更理想的轨迹自主地到达目标位置.

关键词：视觉归航机器人导航平均路标向量算法折反射全景图像

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基于精简路标的机器人视觉归航算法

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机器人 2014年第6期36卷 751-757,768页

作者：朱齐丹刘传家蔡成涛哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

在受生物导航方式启发的局部视觉归航算法中,ALV(average landmark vector)算法因其模型简单、归航性能较好以及所需存储空间小等优点受到了广泛的重视.在非结构化环境中,ALV算法常常需要使用图像的局部特征作为自然路标点,在这种情况下... 详细信息

在受生物导航方式启发的局部视觉归航算法中,ALV(average landmark vector)算法因其模型简单、归航性能较好以及所需存储空间小等优点受到了广泛的重视.在非结构化环境中,ALV算法常常需要使用图像的局部特征作为自然路标点,在这种情况下,路标的对应性问题难以保证,同时在保证归航性能的前提下如何合理地精简路标数量也尚无有效的解决方法.针对上述问题,对基于双曲面镜的折反射全景图像进行了研究,提出了horizon环域的概念.在环域内提取SIFT(scale invariant feature transform)特征作为自然路标点并结合ALV模型提出了一种改进的基于自然路标的ALV算法.改进算法有效地缩小了路标点的提取区域,较好地保证了路标点的对应性并精简了路标点的数量.多个实际场景的实验表明,这种算法有效提高了归航精度.

关键词：视觉归航自然路标折反射全景图像 ALV算法

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基于全景视觉的移动机器人室内归航方法研究

基于全景视觉的移动机器人室内归航方法研究

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作者：孙国松大连海事大学

学位级别：硕士

移动机器人自主导航技术是机器人领域中一个重要的研究内容,其中基于全景视觉传感器的视觉归航技术仅需要移动机器人提取周围环境路标,然后根据路标的位置关系即可推算出归航方向,进而控制机器人移动完成导航任务,因此视觉归航技术具有... 详细信息

移动机器人自主导航技术是机器人领域中一个重要的研究内容,其中基于全景视觉传感器的视觉归航技术仅需要移动机器人提取周围环境路标,然后根据路标的位置关系即可推算出归航方向,进而控制机器人移动完成导航任务,因此视觉归航技术具有模型简单、计算量较低等优点。然而受到传感器硬件条件以及外部环境等因素的影响,获取的全景图像会引入噪声,受到噪声影响归航算法的性能将会大幅下降。除此之外,大多数视觉归航算法还会受到一些固有的约束条件的限制,从而影响归航算法计算归航向量的准确性。针对以上问题,本文基于RIDNet去噪网络对全景图像进行去噪,对RIDNet去噪网络框架进行改进,提高网络的去噪精度,从而缓解噪声图像对归航算法所造成的不利影响。为了克服约束条件对归航算法所造成的影响,本文提出了一种基于路标自适应校正的移动机器人视觉归航方法,在保证计算速度的同时,计算出准确的归航向量,提高归航算法的归航性能。本文的研究内容和创新点如下:(1)为了全面验证归航算法的归航性能,本文设计了基于全景图像数据库以及真实环境场景的实验方案。根据全景图像数据库的采样特点,设计了与全景图像数据库相对应的离散坐标系。在真实场景的实际实验中,本文应用Turtlebot2移动机器人以及全景相机搭建了视觉归航实验系统,对归航算法的性能进行测试。此外,为了量化不同归航算法的归航算法的归航性能,本文还总结了多个视觉归航领域常用的性能评价指标,更加客观地对不同归航算法的性能进行全面评价。(2)为了缓解噪声全景图像对视觉归航精度的不利影响,本文基于经典的RIDNet去噪网络对全景图像进行去噪。在RIDNet去噪网络模型的基础上,引入了稠密连接模块并适当的增加了网络深度,从而缓解网络的梯度消失,增强特征传播,来进一步提高网络的去噪精度,进而减少噪声图像对归航算法所造成的影响,提高算法的归航性能。(3)为了克服大多数视觉归航算法固有的:路标匹配约束、路标分布约束以及归航方向约束,本文基于ALV算法提出了一种路标自适应校正的移动机器人视觉归航方法,分别对三个固有的约束条件进行优化,自适应地对路标分配权重,从而减轻约束条件对归航算法所造成的影响。在保证计算速度的同时,使归航算法计算出更加准确的归航向量,提高移动机器人的归航精度。

关键词：视觉归航环境路标图像去噪 ALV算法路标自适应校正

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基于均匀分布特征的机器人归航

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机器人 2013年第5期35卷 544-551页

作者：朱齐丹刘学蔡成涛哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

提出一种考虑特征分布的局部特征提取算法,提取非结构化环境中符合各项同性分布的局部特征作为自然路标,使得基于行为的机器人能够利用这些路标实现高精度的视觉归航.以SIFT(scale invariant feature transform)算法为基础,通过改善局... 详细信息

提出一种考虑特征分布的局部特征提取算法,提取非结构化环境中符合各项同性分布的局部特征作为自然路标,使得基于行为的机器人能够利用这些路标实现高精度的视觉归航.以SIFT(scale invariant feature transform)算法为基础,通过改善局部特征的分布均匀性得到了UD-SIFT(uniform distribution-SIFT)算法,并提出一种新的评价标准对局部特征的分布均匀性进行评估.采用基于全景视觉的ADV(average displacement vector)和ALV(average landmark vector)方法,在室内、走廊和室外环境下进行归航实验,相对于原始SIFT算法,采用UD-SIFT算法时,归航的平均方向误差降低了25.01%以上.结果表明:本文算法有效改善了特征的均匀分布状况,提高了机器人的归航精度.

关键词：视觉归航均匀分布特征分布评价 SIFT特征全景视觉

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